就在MetaAI成立10周年之际，研究团队重磅开源了在语音翻译领域的突破性进展——「无缝交流」（SeamlessCommunication）模型。作为首个开源的「大一统模型」，Seamless集成了其他三款SOTA模型的全部功能（SeamlessExpressive、SeamlessStreaming和SeamlessM4Tv2），可以实时进行更自然、更真实的跨语言交流。甚至可以说，它从本质上实现了通用语音翻译器（UniversalSpeechTranslator）的概念。紧接着，谷歌也分享了自己在无监督语音翻译的突破——Translation3。通过利用SpecAugment、MUSE嵌入和

一、同传翻译技术背景以及面临的一些挑战同传翻译任务是要把源方向的音频翻译成目标方向的文本。该技术主要有两个应用场景：离线语音翻译场景和同传翻译场景。这两个场景最大的区别在于信息量。 场景区别描述同传翻译实时互动，所以只能获取到当前音频流，不能有效获取全量上下文的信息语音翻译已经获取整个音视频的全文的信息语音翻译/同传翻译领域主要有两种技术路线：端到端的技术方案和级联的技术方案。学术界多以端到端的系统为研究方向。端到端的技术方案是直接从源语音到目标的文本生成。端到端的语音翻译模型训练依赖二元数据组集，但这样的数据对只有万级别的数据量，不支持在工业界完整地落地。所以工业界的语音翻译系统还是以级联的

视频：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1490529&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1687144071539课件：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1567917&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1687144083956机器同传技术及应用从机器翻译到机器同传同传关键问题与解决方案中英语音

2022年6月，HMSCore机器学习服务面向开发者提供一项全新的开放能力——同声传译，通过AI语音技术减少资源成本，加强沟通交流，旨在帮助开发者制作丰富多样的同声传译应用。HMSCore同声传译涵盖了机器学习服务的语音识别、翻译、语音合成等核心技术，首先把输入的实时语音转换成文字，然后再把文字翻译成另一种语言的文字，最后把翻译后的文字转换成语音播放。同声传译能力能够协助解决多种场景下的跨语言实时交流，支持中英文互译，提供多种音色语音播报，可以广泛应用于领域多样、环境复杂、实时性高的会议、直播等场景。语音识别+机器翻译，兼具质量与效率对于同声传译而言，准确的源语言输入+译文输出是其重要的衡量标

2022年6月，HMSCore机器学习服务面向开发者提供一项全新的开放能力——同声传译，通过AI语音技术减少资源成本，加强沟通交流，旨在帮助开发者制作丰富多样的同声传译应用。HMSCore同声传译涵盖了机器学习服务的语音识别、翻译、语音合成等核心技术，首先把输入的实时语音转换成文字，然后再把文字翻译成另一种语言的文字，最后把翻译后的文字转换成语音播放。同声传译能力能够协助解决多种场景下的跨语言实时交流，支持中英文互译，提供多种音色语音播报，可以广泛应用于领域多样、环境复杂、实时性高的会议、直播等场景。语音识别+机器翻译，兼具质量与效率对于同声传译而言，准确的源语言输入+译文输出是其重要的衡量标